将二维空间中的项目映射到内存中

Mapping items in 2-dimensional space into memory

本文关键字：项目内存映射空间二维更新时间：2023-10-16

我得到了由其二维坐标（带符号的短距离）标识的项目数。每个项目都是包含64KB数据的类。任何时候都有大约500-1500件物品。项目通常以20个为一组，围绕一个点。我的问题是，我应该如何绘制它们，这样就不会占用太多内存。项目的添加/删除速度很慢（每秒1-10个），并且会经常被提取，因此从列表中提取元素（指向更大结构的指针）应该尽可能快。

我想到的是，会有一些gridContainer类，比如说它会存储64x64指针的矩形。我会有一个主网格容器，它将存储其他网格容器，而这个嵌套的网格容器将存储我想要映射的实际项目（这将允许4096x4096个实际项目）。为了访问一个特定的项，例如[260130]，我将它除以64，并取商来查找父网格容器位置，余数来查找嵌套网格容器位置。所以对于[270145]，我会有[4,2]和[14,17]。

我也在考虑使用std::map，但我不知道它的内部结构，也不知道它应该有什么性能

对我的方法有什么建议吗？或者有更好的方法吗？

您可以使用已经建议的std:：map，它只是一个b树容器，也可以使用哈希表，它可能会更快。四叉树也是一个选项，它将比前两个选项涉及更多，但将提供早期退出选项。

负载最小的哈希表很有可能是O（1）查找，但当n=项存在时，最坏的情况是O（n）。如果你能把负载保持在10%以下，那么你就必须有一个非常糟糕的哈希函数才能比O（1）更糟糕。这显然消耗了大量额外的内存，但它有可能成为最快的选择。哈希表的比较类型相当复杂。您有一个hasher函数，它接受键类型的输入，在本例中是一条短裤，并返回一个索引。该索引对应于对象的半固定数组上的一个位置。如果那里已经有物体，那么必须解决碰撞，这可能会导致有害的运行时间，所以越稀疏越好。

四叉树的最佳返回时间为O（1），但仅适用于空单元格，而如果存在项，则它的查找时间为0（logn），其中n是所需字段的大小。除非你的对象很少，否则这可能会比哈希表占用更多的内存，但如上所述，你会得到一个不错的运行时间，并且不会产生结果的查找可以以相对速度终止。四叉树的比较类型通常只是级联布尔检查。

std:：映射的查找时间为O（logn），其中n是映射中的元素。这是内存效率最高的选项，但对于任何查找都有保证的运行时间。std:：map的比较类型是级联小于运算，在int（（（short1<<16）|short2）的情况下，该运算也相当快。

对您可能使用的容器有一个很好的概述。你应该使用的一个取决于你期望你的表加载的程度。只有几个对象（<500），std:：map可能是你的最佳选择。对于500到5000，你可能应该使用四叉树。除此之外，您将开始为树使用大量的内存，并且可能应该使用哈希表。

您可以始终使用std::map<std::pair<short, short>, *item>，这将允许在log(n)时间内检索和添加，但为了获得更精确的答案，我们必须知道您需要什么操作才能快速

四叉树似乎就是您想要的。